KLASIFIKASI EMAIL BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN ALGORITMA KMEANS

Aang , Kunaifi and Nur , Rosyid Mubtada'i and Afrida , Helen (2009) KLASIFIKASI EMAIL BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN ALGORITMA KMEANS. EEPIS Final Project.

Abstract

Email merupakan media komunikasi yang paling banyak digunakan, baik untuk kebutuhan perorangan maupun untuk kebutuhan organisasi, bahkan alamat email sudah merupakan atribut dari identitas seseorang ataupun organisasi. Klasifikasi email berbahasa Indonesia dalam proyek akhir ini adalah suatu metode yang mengelompokkan email berdasarkan kata kuncinya. Dengan menggunakan Text Mining akan didapatkan kata-kata penting yang sudah menjadi kata dasar sehingga menjadi suatu kunci dalam tiap email yang masuk. Algoritma K-Means yang digunakan untuk mengelompokkan email ini dipilih karena proses komputasinya yang cepat. Dengan menggunakan rumus korelasi pada saat uji data akan diketahui seberapa besar hubungan antar email yang masuk dengan cluster-cluster yang sudah didefinisikan pada tahap sebelumnya. Dari hasil percobaan didapatkan hasil cluster yang berbeda-beda. Ini menjadi ciri khas algoritma K-Means yang sensitif dengan pembangkitan centroid awalnya. Uji data baru menggunakan rumus korelasi dihasilkan kesalahan yang tidak jauh beda dengan kesalahan hasil clutering Kata kunci : email, clustering, K-Means, text mining, korelasi

Actions (login required)